TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #425 · 20 апр.

Недавно делал быстрый прототип асинхронного приложения в котором требовалось вызывать много синхронного кода. Да, я знаю, что это не лучший дизайн, но нужно было быстрое решение на один процесс и без очередей. Поэтому я выполнял код в потоках. Выглядело это примерно так: from fastapi.concurrency import run_in_threadpool async def execute(data: DataRequest) -> DataResponse: try: result = await run_in_threadpool(sync_function, data) return DataResponse(data=result) except Exception as e: return DataResponse( error=str(e), success=False, ) В общем работает нормально. Для всех вызовов под капотом используется общий тредпул, всё работает предсказуемо. Но потребовалось изменить количество запускаемых в пуле потоков (по умолчанию создается 40 воркеров). Так как дело происходит с FastAPI, делается это через lifespan используя настройки anyio: import anyio @asynccontextmanager async def lifespan(app: FastAPI): limiter = anyio.to_thread.current_default_thread_limiter() limiter.total_tokens = 100 yield # если вдруг нужно вернуть обратно limiter.total_tokens = 40 Зачем менять количество воркеров? - уменьшить, если оперативки мало (один тред занимает ~8мб) - увеличить чтобы выдержать нагрузку Если есть предложения получше при тех же вводных - предлагайте😉 #async

Hashtags

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #cass

当前筛选 #cass清除筛选
MARKAZIY OSIYO XALQARO INSTITUTI

@iica_uz · Post #24406 · 03.02.2026 г., 13:28

#Uzbekistan #China #IICA #CASS 🟦🟦🟦🟦🟦🟦🟦 Markaziy Osiyo xalqaro instituti hamda Xitoy ijtimoiy fanlar akademiyasi tomonidan tashkil etilgan ilmiy tadbirlar OAV nigohida 📝📝📝 Научные мероприятия, организованные Международным институтом Центральной Азии и Китайской академией общественных наук, в фокусе внимания СМИ. 💬Telegram | 💬Facebook |💬X | 📷Instagram |🌐LinkedIn |🌐iica.uz